लेखकों द्वारा समीक्षा किए गए पेपर

इस पेज के हर पेपर के लिए कम से कम एक मूल लेखक ने हमारी आसान व्याख्या देखी और उस पर प्रतिक्रिया दी है—या तो यह पुष्टि की कि वह सटीक है, या सुधार माँगे जिन्हें हमने लागू किया। समर्थन का मतलब यह नहीं कि लेखक हर वाक्य को औपचारिक रूप से मंज़ूरी देते हैं, लेकिन इसका मतलब है कि व्याख्या उन लोगों की नज़र से गुज़री है जिन्होंने पेपर लिखा है।

लेखकों द्वारा समीक्षा किए गए 1264 पेपर · 901–910 / 1264

💻 computer science

A Multi-Layer Testing Framework for Automated Data Quality Assurance in Cloud-Native ELT Pipelines

यह शोध पत्र क्लाउड-नेटिव ELT पाइपलाइनों के लिए एक एकीकृत, बहु-स्तरीय परीक्षण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ऑर्केस्ट्रेशन-स्तर के सत्यापन, डिक्लेरेटिव dbt परीक्षणों और LLM-जनित सिमेंटिक परीक्षणों को एकीकृत करता है, और नियंत्रित प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण परिचालन व्यावहारिकता बनाए रखते हुए मैनुअल बेसलाइन की तुलना में विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) में 128.57% का सुधार प्राप्त करता है।

Ismail Gargouri, Hassan Reza2026-05-21✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

torchtune: PyTorch native post-training library

यह शोधपत्र torchtune को प्रस्तुत करता है, जो एक PyTorch-नेटिव लाइब्रेरी है जिसे मॉडुलैरिटी (modularity), पारदर्शिता और विस्तारणीयता (extensibility) को प्राथमिकता देकर बड़े भाषा मॉडलों के पोस्ट-ट्रेनिंग जीवनचक्र को सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और मेमोरी दक्षता बनाए रखते हुए कुशल फाइन-ट्यूनिंग और तीव्र अनुसंधान पुनरावृत्ति को सक्षम बनाया जा सके।

Mark Obozov, Maxime Griot, Joseph Cummings, Evan Smothers, Felipe Mello, Rafi Ayub, Philip John Bontrager, Salman Mohamm (…)2026-05-21✓ Author reviewed ⓘ

🤖 AI

Fuzzy Convolution Neural Networks for Tabular Data Classification

यह शोध पत्र एक नवीन फजी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (FCNN) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो जटिल शोर वाले डेटासेट पर पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में प्रतिस्पर्धी या बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए, वर्गीकरण के लिए डीप लर्निंग का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने हेतु सारणीबद्ध डेटा को फजी मेंबरशिप-आधारित छवियों में परिवर्तित करता है।

Arun D. Kulkarni2026-05-21✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ general relativity

Black hole mergers as probes of spacetime's condensed degrees of freedom?

यह शोधपत्र प्रस्तावित करता है कि ब्लैक होल स्पेसटाइम के ऊष्मागतिकीय (thermodynamic) स्वतंत्रता की कोटियों (degrees of freedom) के संघनित (condensates) के रूप में कार्य करते हैं, जो उनके द्रव्यमान, एंट्रॉपी और आंतरिक संरचना की एक सुसंगत व्याख्या प्रस्तुत करता है जिसे हाल ही में ब्लैक होल विलय के अवलोकनों द्वारा समर्थन प्राप्त है।

Arno Keppens, Lester Kurvers2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ

🌀 nonlinear sciences

Complete Weierstrass elliptic function solutions for coherent couplers and their relation to degenerate four-wave mixing

यह शोध पत्र वीयरस्ट्रैस एलिप्टिक फलनों (Weierstrass elliptic functions) का उपयोग करके अनिश्चित मापदंडों वाले कोहेरेंट कपलर के लिए पूर्ण विश्लेषणात्मक समाधान प्रस्तुत करता है, जेन्सन के कपलर को एक विशेष मामले के रूप में पहचानता है, और तीन-मोड डिजेनरेट फोर-वेव मिक्सिंग प्रणाली से दो-मोड कपलर तक एक प्रोजेक्शन स्थापित करता है, जो इंटीग्रेबल पैरामीट्रिक प्रक्रियाओं और क्रोनेकर थीटा फलनों के साथ एक गहरे संबंध को प्रकट करता है।

Graham Hesketh2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ phenomenology

Annihilating to the Darker: Thermal Relic Dark Matter with an Ultraweak Portal to the Standard Model

यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि थर्मल रेलिक डार्क मैटर (thermal relic dark matter), मानक मॉडल (Standard Model) के साथ अत्यंत दुर्बल युग्मन (ultraweak couplings) के बावजूद व्यवहार्य बना रह सकता है, क्योंकि यह मुख्य रूप से प्रबल छिपे हुए-कन्सील्ड इंटरैक्शन (strong hidden-concealed interactions) के माध्यम से एक छिपे हुए "डार्कर" क्षेत्र में विलोपन (annihilation) करता है, जिसे दो विशिष्ट $U(1)$ गेज मॉडलों में युग्मित बोल्ट्ज़मैन समीकरणों (coupled Boltzmann equations) के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Wan-Zhe Feng, Zi-Hui Zhang2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ

🔭 astrophysics

Memory burden effect of regular primordial black holes

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि नियमित आदिम ब्लैक होल मेट्रिक्स को मेमोरी बर्डन इफेक्ट के साथ संयोजित करने से हॉकिंग रेडिएशन काफी कम हो जाता है, जिससे $10^6$ -- $10^8$ ग्राम की एक नई द्रव्यमान खिड़की खुलती है जहाँ ऐसे ब्लैक होल बिग बैंग न्यूक्लियोसिंथेसिस बाधाओं का उल्लंघन किए बिना संपूर्ण डार्क मैटर बन सकते हैं।

Jin-Rong Du, Zi-Zhuo Zhang, Nan Li2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

Take It or Leave It: Intent-Controlled Partial Optimal Transport

यह शोध पत्र इन्टेंट-कंट्रोल्ड पार्शियल ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट (IC-POT) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो ग्लोबल मास रिजेक्शन को साइड इन्फॉर्मेशन पर आधारित पॉइंटवाइज, इन्टेंट-ड्रिवन रिजेक्शन कॉस्ट से बदलकर पार्शियल ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट का सामान्यीकरण करता है, जिससे पॉजिटिव-अनलेबल लर्निंग और मल्टी-मोडल सैटेलाइट डेटा विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों में अधिक संरचित और विश्वसनीय मिलान सक्षम होता है।

Salil Parth Tripathi, Bertrand Chapron, Fabrice Collard, Nicolas Courty, Ronan Fablet2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Quantum-Enhanced Distributed Sensor Fusion: Lower Bounds on Aggregation from Projection Noise to Heisenberg-Limited Byzantine-Tolerant Networks

यह शोध पत्र बायज़ेंटाइन दोषों (Byzantine faults) और डिकोहेरेंस (decoherence) के तहत वितरित क्वांटम सेंसर फ्यूजन के लिए माध्य वर्ग त्रुटि (mean squared error) पर एकीकृत निचली सीमाएं स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे एंटैंगलमेंट विजिबिलिटी (entanglement visibility) और फॉल्ट टॉलरेंस तंत्र मानक क्वांटम सीमा से हाइजेनबर्ग सीमा तक एक निरंतर संक्रमण को सक्षम करते हैं और सिमुलेशन एवं वास्तविक दुनिया के सेंसर डेटा के माध्यम से इन सैद्धांतिक स्केलिंग नियमों को मान्य करते हैं।

Vasanth Iyer, S. S. Iyengar2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

WARC-Bench: Web Archive Based Benchmark for GUI Subtask Executions

यह शोध पत्र WARC-Bench प्रस्तुत करता है, जो जटिल GUI उप-कार्यों (subtasks) पर मल्टीमॉडल AI एजेंटों का मूल्यांकन करने के लिए वेब आर्काइव (Web ARChive) फाइलों का उपयोग करने वाला एक नया बेंचमार्क है, जो यह दर्शाता है कि जहाँ वर्तमान फ्रंटियर मॉडल संघर्ष करते हैं, वहीं ओपन-सोर्स मॉडल प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और सत्यापन योग्य पुरस्कारों (verifiable rewards) के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के माध्यम से महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

Sanjari Srivastava, Gang Li, Cheng Chang, Rishu Garg, Manpreet Kaur, Charlene Y. Lee, Yuezhang Li, Yining Mao, Ignacio C (…)2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ

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